一种人群运动仿真方法及系统.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107423480A(43)申请公布日2017.12.01(21)申请号201710359045.1(22)申请日2017.05.19(71)申请人山东师范大学地址250014山东省济南市文化东路88号(72)发明人刘弘柳广鹏李焱(74)专利代理机构济南圣达知识产权代理有限公司37221代理人黄海丽(51)Int.Cl.G06F17/50(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图3页(54)发明名称一种人群运动仿真方法及系统(57)摘要本发明公开了一种人群运动仿真方法及系统，其该方法在仿真服务器内完成，其具体过程包括：接收场景模型及人群个体信息，分别对场景及人群个体信息进行初始化；利用多影响因子的K-Medoids算法并依据人群中个体间的距离和关系进行分组，得到人群的分组情况；将人群分组结果作为人群运动的初始化状态，采用基于亲缘关系强弱的同伴群模型进行局部路径规化来实现群组行为和碰撞避免，求得场景内每个个体到达选定出口的运动路径；对运动路径进行渲染并实时展示仿真效果。CN107423480ACN107423480A权利要求书1/2页1.一种人群运动仿真方法，其特征在于，该方法在仿真服务器内完成，其具体过程包括：接收场景模型及人群个体信息，分别对场景及人群个体信息进行初始化；利用多影响因子的K-Medoids算法并依据人群中个体间的距离和关系进行分组，得到人群的分组情况；将人群分组结果作为人群运动的初始化状态，采用基于亲缘关系强弱的同伴群模型进行局部路径规化来实现群组行为和碰撞避免，求得场景内每个个体到达选定出口的运动路径；对运动路径进行渲染并实时展示仿真效果。2.如权利要求1所述的人群运动仿真方法，其特征在于，根据场景模块，获取场景范围、出口以及场景内障碍物的坐标信息。3.如权利要求1所述的人群运动仿真方法，其特征在于，人群个体信息包括个体坐标和关系值。4.如权利要求1所述的人群运动仿真方法，其特征在于，采用基于亲缘关系强弱的同伴群模型进行局部路径规化来实现群组行为和碰撞避免，求得场景内每个个体到达选定出口的运动路径的具体过程为：分别计算个体的同伴群视觉力和同伴群归属力；将个体的同伴群视觉力和同伴群归属力求和，得到同伴群群组力，并加入社会力模型，计算出个体的加速度，转化成速度后得到个体每一步的位移，实现了个体在场景中的运动。5.如权利要求4所述的人群运动仿真方法，其特征在于，同伴群成员i受到的同伴群群组力的数学表达式为：其中，个体视觉力表达式为：个体归属力表达式为：其中，β1为同伴群成员间进行社会交互强弱的模型参数，为当前个体i的速度向量，θi为行人i头部旋转的角度，即行人i的注视方向在转动θi后能够将中心成员包含在视线范围内，选取与距离最近的个体作为同伴群组心Ci；ω为个体i的注视方向和i到同伴群组心Ci连线的夹角；β2为同伴群成员之间吸引力强弱的参数，为行人i指向同伴群组心Ci的单位向量，λic定义为个体i与同伴群组心Ci之间的关系值。6.一种人群运动仿真系统，其特征在于，包括仿真服务器，所述仿真服务器包括：信息接收模块，其用于接收场景模型及人群个体信息，分别对场景及人群个体信息进行初始化；2CN107423480A权利要求书2/2页人群分组模块，其用于利用多影响因子的K-Medoids算法并依据人群中个体间的距离和关系进行分组，得到人群的分组情况；运动路径求取模块，其用于将人群分组结果作为人群运动的初始化状态，采用基于亲缘关系强弱的同伴群模型进行局部路径规化来实现群组行为和碰撞避免，求得场景内每个个体到达选定出口的运动路径；渲染及展示模块，其用于对运动路径进行渲染并实时展示仿真效果。7.如权利要求6所述的人群运动仿真系统，其特征在于，在所述信息接收模块中，根据场景模块，获取场景范围、出口以及场景内障碍物的坐标信息。8.如权利要求6所述的人群运动仿真系统，其特征在于，在所述信息接收模块中，人群个体信息包括个体坐标和关系值。9.如权利要求6所述的人群运动仿真系统，其特征在于，所述运动路径求取模块包括：同伴群视觉力和同伴群归属力计算模块，其用于分别计算个体的同伴群视觉力和同伴群归属力；个体运动求取模块，其用于将个体的同伴群视觉力和同伴群归属力求和，得到同伴群群组力，并加入社会力模型，计算出个体的加速度，转化成速度后得到个体每一步的位移，实现了个体在场景中的运动。10.如权利要求9所述的人群运动仿真系统，其特征在于，同伴群成员i受到的同伴群群组力的数学表达式为：其中，个体视觉力表达式为：个体归属力表达式为：其中，β1为同伴群成员间进行社会交互强弱的模型参数，为当前个体i的速度向量，θi为行人i头部旋转的角度，即行人i的注视方向在转动θi后能够将中心